Платформа для сбора дерматоскопических изображений новообразований пациентов
Александр Васильевич КОЗАЧОК,
Андрей Андреевич СПИРИН,
Кирилл Вячеславович ЕЛЕЦКИЙ,
Елена Сергеевна КОЗАЧОК https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(3)-18
Аннотация
В статье рассмотрены вопросы формирования Отечественного набора данных дерматоскопических снимков новообразований кожи пациентов, сформированы требования к метаданным и фотографиям, описаны существующие наиболее популярные в научной среде наборы данных для построения моделей машинного обучения по классификации дерматоскопических снимков. Описана архитектура разработанной платформы для сбора данных дерматоскопических снимков новообразований кожи пациентов из РФ.
Ключевые слова
дерматоскопия,
модели машинного обучения,
классификация дерматоскпических снимков,
раннее обнаружение меланомы и рака кожи
При поддержке: Исследование поддержано Фондом содействия инновациям (Договор № 0091114).
Об авторах
Александр Васильевич КОЗАЧОК
Институт системного программирования РАН
Россия
Россия
Доктор технических наук, доцент, заведующий лабораторией безопасного программного обеспечения и анализа данных Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН. Сфера научных интересов: методы и системы защиты информации, кибербезопасность, машинное обучение, анализ данных.
Андрей Андреевич СПИРИН
Институт системного программирования РАН
Россия
Россия
Кандидат технических наук, научный сотрудник института системного программирования им. В.П. Иванникова Российской Академии наук. Его научные интересы включают распознавание образов, системы искусственного интеллекта.
Кирилл Вячеславович ЕЛЕЦКИЙ
Институт системного программирования РАН
Россия
Россия
Является специалистом лаборатории Безопасного программного обеспечения и анализа данных Института системного программирования им. В.П. Иванникова Российской Академии наук. Его научные интересы включают проектирование систем распознавания образов, систем автоматической компьютерной диагностики, решение задач машинного обучения, системы остаточных классов.
Елена Сергеевна КОЗАЧОК
Институт системного программирования РАН
Россия
Россия
Является главным врачом ООО «Бьюти Клиник». Её научные интересы включают вопросы косметологии, дерматологии, трихологии.
Список литературы
1. Бахарева Ю.О., Тараканова В.О., Рубаняк М.Ю., Каменских Е.М. Меланома кожи (C43): анализ тенденций заболеваемости и смертности в свете пандемии COVID-19, молекулярная эпидемиология. Вопросы онкологии. 2023;69(4):631-638. doi 10.37469/0507-3758-2023-69-4-631- 638
2. Arnold M, Singh D, Laversanne M et al. Global burden of cutaneous melanoma in 2020 and projections to 2040. JAMA Dermatol. 2022;158(5):495–503. doi:10.1001/ja-madermatol.2022.0160.
3. Erdmann F, Lortet-Tieulent J, Schüz J, et al. International trends in the incidence of malignant melanoma 1953-2008--are recent generations at higher or lower risk? Int J Cancer [Internet]. 2013;132(2):385-400 [Accessed Aug 18, 2022]. Available from: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ijc.27616.
4. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2021;71(3):209–249. doi:10.3322/caac.21660
5. Gutierrez-Gonzalez E, Lopez-Abente G, Aragones N, et al. Trends in mortality from cutaneous malignant melanoma in Spain (1982-2016): sex-specific age-cohort-period ef-fects. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2019;33(8):1522–1528. doi:10.1111/jdv.15565.
6. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России. 2022:239 [Kaprin AD, Starinsky VV, SHahzadova AO. The state of oncological care to the population of Russia in 2021. Moscow: P.A. Herzen MNIOI – branch of the Fed-eral State Budgetary Institution «NMIC of Radiology» of the Ministry of Health of the Russian Federation. 2022 (In Russ.)]. Available from: https://oncology-association.ru/wp-content/uploads/2022/05/sostoyanie-onkologiches-koj-pomoshhi-naseleniyu-rossii-v-2021-godu.pdf.
7. Мерабишвили В.М., Мерабишвили Э.Н. Эпидемиология, достоверность учета, гистологическая структура, погодичная летальность и выживаемость больных злокачественной меланомой кожи (С43). Популяционное исследование – Часть 1. Вопросы онкологии. 2020;66(6):630-637 [Merabishvili VM, Merabishvili EN. Epidemiology, index of accuracy, his-tological structure, year-by-year lethality and survival of patients with malignant melanoma (С43). Population study – part I. Voprosy Oncologii. 2020;66(6):630-37 (In Russ.)]. Doi:10.37469/0507-3758-2020-66-6-630-637.
8. Мерабишвили В.М., Мерабишвили Э.Н. Эпидемиология, достоверность учета, гистологическая структура, погодичная летальность и выживаемость больных злокачественной меланомой кожи (С43). Популяционное исследование – Часть 2. Вопросы онкологии. 2020;66(6):638-644 [Merabishvili VM, Merabishvili EN. Epidemiology, index of accuracy, histological structure, year-by-year lethality and survival of patients with malignant melanoma (С43). Population study – part 2. Voprosy Oncologii. 2020;66(6):638-44 (In Russ.)]. Doi:10.37469/0507-3758-2020-66-6-638-644.
9. Conforti C, Lallas A, Argenziano G, et al. Impact of the COVID-19 pandemic on dermatology practice world-wide: Results of a survey promoted by the international dermoscopy society (IDS). Dermatol Pract Concept. 2021;11(1):e2021153. doi:10.5826/dpc.1101a153
10. Veronese F, Branciforti F, Zavattaro E, et al. The role in teledermoscopy of an inexpensive and easy-to-use smartphone device for the classification of three types of skin lesions using convolutional neural networks. Di-agnostics (Basel). 2021;11(3):451. doi:10.3390/diagnos-tics11030451.
11. Chuchu N, Dinnes J, Takwoingi Y, et al. Teledermatology for diagnosing skin cancer in adults. Cochrane Da-tabase Syst Rev. 2018;12:CD013193. doi:https://doi.org/10.1002/14651858.CD013193
12. Kozachok A.V., Spirin A.A., Kozachok E.S. Review of methods for early melanoma computer vision detection //Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). – 2022. – Т. 34. – №. 4. – С. 241-250.
13. Hasan M. K. et al. A survey, review, and future trends of skin lesion segmentation and classification //Computers in Biology and Medicine. – 2023. – Т. 155. – С. 106624.
14. Lyakhov P. A., Lyakhova U. A., Nagornov N. N. System for the recognizing of pigmented skin lesions with fusion and analysis of heterogeneous data based on a multimodal neural network //Cancers. – 2022. – Т. 14. – №. 7. – С. 1819.
Рецензия
Для цитирования:
КОЗАЧОК А.В., СПИРИН А.А., ЕЛЕЦКИЙ К.В., КОЗАЧОК Е.С. Платформа для сбора дерматоскопических изображений новообразований пациентов. Труды Института системного программирования РАН. 2024;36(3):259-272. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(3)-18
For citation:
KOZACHOK A.V., SPIRIN A.A., ELETSKIY K.V., KOZACHOK E.S. A Platform for Collecting Dermatoscopic Images of Patients’ Neoplasms. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2024;36(3):259-272. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2024-36(3)-18
Послать статью по эл. почте 